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2025-09-14 · 19:45:00 · Serie A (I1) · Italy
FTR : H · mi-temps : 0-0 (D)

Modèle Dixon-Coles — probas pré-match

1X2
Domicile (Milan)
45.1%
Match nul
25.7%
Extérieur (Bologna)
29.2%
Marchés binaires
L2M (Yes)
59.7%
L2M (No)
40.3%
Over 2.5
56.8%
Under 2.5
43.2%
Marchés dérivés (calculés depuis 1X2)
DNB Domicile
60.7%
DNB Extérieur
39.3%
Double Chance 1X
70.8%
Double Chance 12
74.3%
Double Chance X2
54.9%

Top 5 scores prédits

1 - 1
12.0%
2 - 1
9.3%
1 - 0
7.8%
1 - 2
7.3%
2 - 0
7.1%

Comparaison vs marché (cotes football-data closing-avg)

1X2 — marge bookmaker : 6.0%
IssueModèleMarchéÉcart
Domicile (Milan)45.1%53.3%-8.2 pt
Match nul25.7%26.7%-1.0 pt
Extérieur (Bologna)29.2%20.0%+9.3 pt
Over/Under 2.5
IssueModèleMarchéÉcart
Over 2.556.8%46.6%+10.2 pt
Under 2.543.2%53.4%-10.2 pt

Probas marché obtenues en inversant les cotes (`1/cote`) et en normalisant pour retirer la marge bookmaker.

Performance modèle sur ce match

Proba modèle au résultat réel
45.1% (FTR = H)
Brier 1X2
0.4532 (0 = parfait, ~0.667 = pur hasard, max 2)
Log-loss 1X2
0.7970 (0 = parfait, ~1.099 = pur hasard)

Interprétation : si le modèle avait dit "100% pour le bon résultat", Brier et log-loss seraient à 0. Plus la proba au résultat réel est haute, plus ces 2 scores sont bas. Permet de juger objectivement le modèle sur CE match précis (vs juste argmax / vrai-faux).

Méthode & sources

Modèle
dc-baseline-v1
xi (pondération)
0.003000
Source données
football-data.co.uk (CSV historique, closing odds moyennes du marché)
Train
4 saisons (2020-21 → 2023-24), pondération temporelle exponentielle